Low-Cost Collaborative Network
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- National University of Singapore,University of Technology Sydney,Qihoo 360 AI Institute
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Industry
- Pays
- Singapore, Australia, China
- Publié
- 15 May 2017
- Auteurs
- Xuanyi Dong, Junshi Huang, Yi Yang, and Shuicheng Yan
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Image classification
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- Données d'entraînement
- 1,280,000 tokens
- Époques
- 400
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Speculative
- Citations
- 298
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- More is Less: A More Complicated Network with Less Inference Complexity
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
Low-Cost Collaborative Network a été publié par National University of Singapore,University of Technology Sydney,Qihoo 360 AI Institute, dans le pays enregistré comme Singapore, durant May 2017. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia,Industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 1,280,000 jetons de texte
Réponses
Low-Cost Collaborative Network — questions courantes
Low-Cost Collaborative Network— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
Low-Cost Collaborative Network— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
Low-Cost Collaborative Network— qui l'a créé ?
Il a été publié par National University of Singapore,University of Technology Sydney,Qihoo 360 AI Institute, basé sur Singapore, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Industry.
Low-Cost Collaborative Network— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans May 2017. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
Low-Cost Collaborative Network— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Low-Cost Collaborative Network— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.